Esta dissertação tem por objetivo apresentar a proposta de uma política de escalonamento para grids computacionais. Essa política, intitulada Dynamic Max-Min2x, é orientada ao escalonamento de aplicações cujas tarefas não realizam comunicação entre si e visa a redução do tempo de resposta dessas aplicações através da utilização de atribuição dinâmica de tarefas e replicação das mesmas. Experimentos, feitos através de simulação, mostram que o tempo médio de resposta de aplicações utilizando-se a Dynamic Max-Min2x é inferior ao de outras políticas da literatura. Análises dos resultados desses experimentos apontam que esse tempo tende a ser mais atrativo principalmente quando as tarefas necessitam de muito processamento e quando há grande variação de carga no sistema, caracteristicas comuns em grids computacionais. Além disso, esta dissertação apresenta a implementação de um framework utilizando-se o Globus Toolkit, onde é possível a inserção de políticas de escalonamento para a submissão inteligente de tarefas em um grid computacional.

This Master thesis proposes a new grid scheduling policy called Dynamic Max-Min2x. This policy focuses on applications in which tasks do not communicate among themsenves and targets a response time reduction of these applications through the use of dynamic task distribution and replication techniques. Experiments, done using simulations, have shown that the response time related to Dynamic Max-Min2x is smaller than others policies found in literature. Analysis of the results have demonstrated that this time tends to become more attractive when tasks do not need much processing power and when there is a great load variation in the system, characteristics frequently found in grids. Furthermore, this thesis presents the implementation of a framework using Globus Toolkit, which makes possible the new scheduling policies insertion to provide an intelligent submission tasks in a computational grid system.